流程工业智慧能源产教融合，助力能动专业学生解决复杂工程问题能力提升-安徽工业大学教务处

摘要：在“双碳”战略与人工智能技术双重驱动下，《系统节能》课程团队发挥自身“知行业需求-真问题-现场数据”三维一体优势，通过将行业真实需求转化为真实案例教学、增设智慧预测及调控优化方法及时响应行业需求、企业工程师进课堂实现产教融合、以真问题考核学生解决复杂工程问题能力等课程改革，打造了一门以“真问题”驱动的产教融合本科生课程。经过多年的课程建设及实施，学生们的系统思维、工程实践能力以及创新能力有所提升。

（一）依托的科研项目、平台或成果，及负责人或成果作者等基本信息

（1）行业需求

当前，我国生态文明制度体系建设已进入以降碳为重点战略方向的关键时期，推动“能耗双控”逐步转向“碳排放双控”是党中央全面深化改革、适应新发展阶段需求的重大战略决策。

随着能源转型以及“双碳”战略的深入推进，能源动力类专业的地位日益凸显，且面临着传统专业升级改造的重要任务。人工智能技术等前沿技术和传统能专业融合是能源类专业升级改造的重要发展方向。

（2）课程特色

《系统节能》是能源与动力工程专业的专业基础课，自上世纪90年代以来，作为热能工程方向专业课程已经开设了20多年。该课程共计48学时，面向能源与动力工程专业本科三年级学生开设，开设时间为每学年的第一学期，每年授课人数在160人左右。

该课程旨在使学生建立全面的系统工程观念，深刻理解“节能降耗”的现实意义，培养学生牢固掌握“载能体”和“系统”两个最基本概念的基础上，运用系统的模型化方法，能够结合工艺流程的特点，解决实际生产中系统优化的能力。

该课程所讲授的理论和思想与国家“双碳”战略具有高的契合度，该课程主要培养学生用工程方法解决系统问题，从系统的角度思考、分析、解决流程工业以及其他工业领域的复杂工程问题。

（3）课程团队优势

《系统节能》课程团队主要有陈光（首开课教师）、包向军（课程负责人）、杨筱静（主讲人）和张璐（主讲人）4位教师组成，4位主讲教师也是我校能源低碳与智能化团队的主要成员。本团队紧密国家“双碳”战略和“智能制造”战略，以系统节能理论和流程工程学理论为基础，融合人工智能及大数据技术，面向以冶金、化工、电力等流程工业，重点开展“节能降碳”和“智慧能源”相关技术开发与应用研究。

课程团队近年来先后承担包括国家科技部重点研发计划课题在内的纵向课题6项，企业重大研发课题40余项，获得省部级奖励3项，是一个“离现场最近、离问题最近、离数据最近”的“现场数据-真问题-熟行业需求”的高校教师团队。团队研究成果支撑了传统流程工业产业转型升级、提质增效总需求，帮助企业实现能源智能诊断与评价，挖掘节能降碳潜力；实现能效管理，提高能源配置效率，降低企业能源成本；实现生产过程管理，无成本提产增效；实现设备智能维护，提升设备综合效率；最终实现可视化精益管理，细化生产绩效管理。

课程团队同宝钢、马钢、南钢、攀钢、宝信软件、铜陵有色等国内知名企业建立了密切的合作关系。

杨筱静，作为该产教融合课程的主要完成人，讲授《系统节能》课程5年。在教学方面，曾获安徽省教学成果二等奖（排1），校级教学成果奖一等奖（排1）、校级教学成果奖三等奖（排1），主持校级重点教改项目1项、校级质量工程一项，指导学生参加各类科技竞赛获国家一等奖1项、国家三等奖1项、省校级奖多项。在《系统节能》课程讲授过程中，进行了一系列教学改革探索与实践，完成了校级线下课程建设，并将研究成果撰写成教改论文。

（二）案例实施过程、效果

历经十余年建设，课程团队围绕“双碳”战略和“智能制造”，结合自身特色优势，通过重构课程内容、增设专家进课堂和强化“真问题”解决问题能力考核等方面的课程改革，打造了一门以“真问题”驱动的产教融合本科生课程。

（1）课程内容重构，行业真实需求转化为真实案例教学

针对课程内容中的系统优化方法、投入产出法以及企业能源数据等相关内容，结合课程组近几年与宝钢、马钢、铜陵有色、攀钢等流程工业知名企业的现场需求和实际场景，整理出了与课程内容有机融合的教学案例（见图1），编制了课件、录制了视频。

（a）炼钢工序投入产出模型应用（b）炼钢区域蒸汽系统协同优化

（c）煤气系统智能预测及调度优化（d）园区热力系统非线性规划

图1实际科研项目教学案例

（2）结合现场需求，增设智慧预测及调控优化方法

钢铁、有色和电力等流程工业作为能源消耗大户，该类行业均面临显著的“双碳”压力，需通过技术升级、能源结构调整等措施实现低碳转型。在此背景下，该课程增加了碳排放计算的内容（见图2（a））以及系统能源结构调整节能评价方法（见图2（b））。

‌人工智能（AI）与深度学习技术在流程工业实现“双碳”目标（碳达峰、碳中和）中发挥着关键作用，近年来备受关注，主要体现在能源效率提升、碳管理优化及产业转型支持等方面‌。因此，在本课程中也增设了人工智能与系统节能相关内容（见图2（c））。

(a)碳排放计算（b）能源结构调整优化方法（c）人工智能预测及优化方法

图2增设教学内容‌

（3）企业工程师走进课堂，实现人员产教融合

课程以科研项目为牵引，与马钢能环部、安徽铜冠产业技术研究院建立了紧密的合作，定期与能源环境专家交流现场需求以及新技术，并定期邀请专家参与课程改革讨论。为了让学生了解企业中现有节能技术，以及系统节能方法在节能研究和企业项目中的应用，课程以专题讲座的形式，邀请从事系统节能研究多年的冶金系统节能专家和企业人员走进课堂（见图3），让学生与行业专家、企业工程师近距离接触、面对面交流，有效打通了课堂所学理论知识与实际应用的壁垒。

图3专家进课堂

（4）真问题、真场景考核学生解决复杂工程问题能力

课程以行业真实场景为载体，将真实项目问题转化为课程作业，着力打造以“真问题、真场景”作为学生解决复杂工程问题的“练兵场”，提高学生创新能力。本项目将实际科研项目抽离出与课程内容相关的部分，整理成课后作业（某钢铁企业年能源数据，见图4（a））以及小组分工作业（炼铁工序投入产出模型，利用python软件求解企业总能耗及各产品能值，见图4（b）），利用所需知识点解决实际工程案例问题，考核学生解决复杂工程问题能力。

（a）企业能源数据（b）企业炼铁工序投入产出

图4 “真问题、真场景”作业

2.案例实际应用效果和亮点

（1）将实际工程案例融入教学，形成了丰富的以项目为载体的“真实场景”案例教学资源库

课程组教师团队近年来承担了20余项钢铁企业、有色冶金行业系统节能相关的产学研合作项目，对流程工业《系统节能》课程经过多年建设，将实际工程案例转换成教学案例，形成了丰富的以项目为载体的“真实场景”案例教学资源库，让同学及时了解行业发展动态及现有行业需求的同时，切身体会到学习的知识的实用性，激发学习兴趣，锻炼学生识别、解决复杂工程问题的能力。

I、线性规划实际工程案例

II、投入产出法实际工程案例

III、智慧能源系统实际工程案例

（2）以“人工智能+”赋予能源与动力工程专业新的内涵

围绕市场实际需求，增加了人工智能相关课程内容，如人工智能的定义、分类、常用的人工智能方法，以及目前人工智能方法在系统节能中的应用。并借助于同学们在大一学习过的python软件，以实际案例为例，进行背景介绍引导学生如何从实际生产中发现问题，结合课程所学知识点，寻求问题解决方法，借助python等工具进行问题求解，以及问题分析。

（3）经过多年的课程建设及实施，学生对系统节能中的优化方法及优化方法在工程中的应用部分有了更为切实的体会，使其学习兴趣有了极大的提高，课程达成度有了明显提升。

经过2020级、2021级课程教学实施探索，学生学习的兴趣、积极主动性以及成绩有了较为显著的提高，图5为课程教学改革实施前后课程目标达成度对比。对比3年的课程目标达成度可知，课程目标3、4的达成度提升较为明显。这两个课程目标是培养学生掌握模型化和优化方法，并能将该方法应用于方案制定及工艺优化中，主要通过小组作业、章节作业和期末考试的能源平衡表、优化建模等题目考核。

这说明课程改革具有较好的改革成效，具有一定的推广价值。

图5课程改革实施效果对比

3.案例小结（经验教训）

为提升教学效果，培养具有科技竞争力的能源动力类人才，《系统节能》课程组教师发挥自身团队在产学研合作方面的优势，基于系统节能课程的特点，将智慧能源和智能制造领域的前沿及课题组系统节能相关的科研成果转化为优质的教学资源，将其整理成知识点、教学案例，融入到教学过程中，并借助产学研合作机会，邀请专家参与课程教学。采用线上线下混合式教学手段和形成性考核方式实施教学，不仅弥补了教材的不足、丰富了教学内容和教学方式，激发了学生的学习兴趣和求知欲，提高了学生的积极性。

经过3年的课程改革实践，课程目标达成度有所提高、教学效果得到了明显的提升，为能源与动力工程专业其他专业课程乃至其它的工科专业课程改革提供了重要参考。

但在课程建设过程中面临了很多问题与挑战：（1）行业真实场景凝练成教学案例时，需与同学现有的知识背景相契合，提炼出与其能力匹配的工程问题，同时与课程内容要紧密结合，不能案例与课程内容两张皮。（2）人工智能新知识点的引入与python软件求解现场真问题，需与课程内容紧密契合，做好有效引导，才能激发同学们的兴趣和学习积极性。（3）如何将企业工程师走入课程，深度参与课程教学中形成常态化机制，仍是目前课程团队在思考探索的问题。

（三）证明材料

（1）课程团队对钢铁、有色等流程工业等行业需求较为深入的了解，与马钢、南钢、铜陵有色密切合作